引用的文章

1.以Python 2.7 ,Ubuntu14.04為基礎環境

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7:
$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. 使用GPU加速，需安裝CUDA及CuDNN
 

# For other versions, see "Install from sources" below.
$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

筆者 使用的tensorflow包是包含GPU enabled的，所以以下是安裝過程中出現問題的相應筆記

選擇deb(local）包或deb(network)包

將包傳至Ubuntu，到相應目錄下執行以下命令

sudo dpkg -i 下載後相應的deb包名.deb
sudo
 
 apt-get update
sudo apt-get install cuda

等待完成安裝

下載並安裝 CUDNN Toolkit 6.5
百度搜索相應的包 cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz 下載

解壓並拷貝 CUDNN 檔案到 Cuda Toolkit 安裝路徑下. 假設 Cuda Toolkit 安裝 在 /usr/local/cuda, 執行以下命令:

tar xvzf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz
sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cudnn-
 
6.5-linux-x64-v2/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

sudo vim ~/.bashrc 開啟“./bashrc”檔案,然後
在開啟的檔案的末尾新增如下程式碼並儲存:

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

注: cuda預設安裝在/usr/local/cuda資料夾下

2 . 錯誤處理
輸入tensorflow測試程式碼後：

若出現了libcudart.so.7.5: cannot open shared object file: No such file or directory的錯誤：
解決方法，以cuda-8.0 為例
由於是版本問題，於是建立相應的軟連結

ln -s /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/lib 
ln -s /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/lib/libcudart.so.7.5
sudo ldconfig

若出現相應的CUDNN錯誤，則可能是CUDNN未安裝，按照上面的步驟進行拷貝
3 . tensorflow測試程式碼

$ python

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print sess.run(a+b)
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4 . 其他操作
4.1 要是升級相應的CUDNN檔案後，要刪除舊版本釋放空間，使用命令

apt-get autoremove

4.2 假如要在/usr/local目錄下建立軟連結，如使得cuda連結到cuda-8.0
可執行以下命令（慎用）

# rm -rf cuda
# ln -s cuda-8.0 cuda
# ldconfig /usr/local/cuda/lib64

記得加上ldconfig，否則可能導致錯誤 error while loading shared libraries

4.3 刪除tensorflow

sudo pip uninstall tensorflow

4.4 刪除cuda
到相應的版本目錄下，以7.5為例

sudo /usr/local/cuda-7.5/bin/uninstall_cuda-7.5.pl

如果沒有相應的檔案 ，執行以下命令

sudo apt-get purge cuda
sudo apt-get autoremove

4.5 刪除顯示驅動

sudo /usr/bin/nvidia-uninstall

如果找不到，用命令

sudo apt-get install autoremove --purge nvidia*